Webスクレイピングを使ってデータ分析とインテリジェンスを向上する

 

「インターネットからのデータは使えますか?」という疑問がある人もいるかもしれません。今、インターネットが信じられないほどの情報を提供し、それがどれほど価値があるかを掘り下げることができることは間違いありません。これはWebデータのスクレイピングが出た原因です。自動コピペのプロセスであるWebデータのスクレイピングは、成長している分野であり、データ分析とインテリジェンスをサポートする強力な洞察力を提供することができます。

 

このブログでは、Webデータの収集によく出る活用例とデータマイニングツールについて説明します。さあ始めましょう。

 

どのようWebスクレイピングを活用しますか?

ビッグデータが多くの分野で役に立つことを知っている人がいますが、Webスクレイピングをどのように活用できるかを分からない人もいます。ここでは、実際の例をいくつか紹介します。

 

1. コンテンツ集約

ほとんどのメディアサイトでは、Web上の最新トレンド情報に継続的に把握し、ニュースを迅速に生成することが重要です。Webスクレイピングにより、人気のあるニュースポータルやソーシャルメディアを監視し、キーワードやトピックの傾向を把握して最新情報を取得することができます。Webスクレイピングの力を借りて、更新頻度を非常に上げられます。先日の記事にもWebスクレイピングを活用して、コンテンツマーケティングを進める方法を紹介しました。興味がある方は是非ご覧ください。

 

2. 競合他社の監視

オンラインスビジネスの競争が激化したため、Eコマースは、通常、競合他社のリアルタイムデータを入手し、競争戦略を微調整する必要があります。Webスクレイピングにより、競合他社のプロモーション活動や更新された製品情報にかかわらず、競合他社の活動を深く監視することができます。これらの情報をスクレイピングして、分析した上で、製品の詳細や価格を適当に修正することができます。

 

3. 感情分析

ユーザーが作成したコンテンツ(UGC)は、感情分析プロジェクトの基本です。通常、このようなデータには、製品、サービス、音楽、映画、書籍、イベントまたはその他の消費者重視のサービスやイベントに関するレビュー、意見、苦情が含まれます。これらの情報はすべてWebクローラーを導入することで簡単に取得できます。

 

4. 市場調査

ほぼすべての企業が市場調査を行います。市場調査を行うには、Webから製品情報、タグ、ソーシャルメディアのコメント、レビュー、ニュースなどさまざまなデータを入手する必要があります。従来のデータ取得方法を使うなら、特に時間がかかります。い今まで、Webデータのスクレイピングは、市場調査に使う膨大な量の関連データを収集する最も簡単な方法です。

 

5. 機械学習

感情分析のように、利用可能なWebデータは機械学習の良い資料です。メタデータのフィールドや値から抽出したタグ付きのコンテンツは、自然言語処理のソースになるかもしれません。タグの統計とクラスタリングシステムは、カテゴリとタグ情報を用いて行うことができます。Webスクレイピングは、データのより効率的かつ正確に取得するのに役立ちます。

 

Webスクレイピングのツールと方法

Webからデータを抽出する最も良い方法は、データスクレイピングプロジェクトをDaaS企業に委託することです。DaaS企業は、データ抽出に必要な専門知識とクローリングシステムを持つため、ご要望のデータを完壁に取得できます。でもDaaS企業に委託するのはかなりお金がかかるので、予算が少ない会社にとっては多分難しいです。

中小企業の多くは、大企業のように多くの予算を使えるわけではないことがほとんどです。その予算が少ないまたは限られている場合、Webスクレイピングのは、自分でWebスクレイパーを構築することはいい方法です。WebスクレイパーのほとんどはPythonで書かれていて、データ収集のプロセスを簡単します。しかし、ほとんどの人にとってそれは容易ではありません。プログラミングの知識が必要だし、スクレイパーを構築するときには、色々な複雑のことを処理する必要があります。

 

実は、もうひとつのより便利な方法があります----Webスクレイピングツール使う!以前のブログにはたくさんのWebスクレイピングツールを紹介しました。例えば、「デキる人は知っている!Webスクレイピング用のソフト30選」です。しかし、すべてのツールに長所と短所があり、完璧なツールはありませんので、自分の必要に応じて、適当なツールを選択します。非プログラマ向けに作成されたOctoparseとMozendaは、他のスクレイピングツールよりも使いやすいです。いくつかのチュートリアルを参考することで使えるようになります。

 

 

まとめ

ビッグデータが重要視されている今、データ分析とインテリジェンスのニーズはビジネスやマーケティング分野で高まりを見せています。Webデータのスクレイピングなどのテクノロジーを活用して多様なデータから知見を引き出し、業務改善に活用しましょう!

 

 

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